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[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

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     楼主| 发表于 2023-2-14 13:09:28 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 ' k) j. S5 m3 m
    ; S- B  R2 \# X& i3 h; K
    为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    : R; R% a& D2 Q$ @1 @6 BPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    6 s+ Q8 M: a4 W" E  b( e0 M----------------------------------------------* J6 F: A$ ]: |
    import torch
    # E4 M) ]- V9 ?! I; w" x: _import numpy as np4 {8 m3 Y8 M1 R% M! {# x3 Z- i
    import matplotlib.pyplot as plt7 r' {+ a4 `2 V( i
    import random; U8 g0 |7 ?( E
    " o; e) h. [: k1 m* r% V
    x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))& v* x1 h0 q9 b! O2 E; ?; ?/ {/ {9 @( w
    y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15; W2 r! s; g3 F7 p
    0 e; H& S" F  w/ G/ Q' F1 B
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! U1 y' l' a$ Q2 _9 b
    b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    : n, s$ i- V& o; v7 V# N/ f) n0 |% Q
    epochs = 100; G5 j, h' S' f2 \

    5 F* `: ?0 W/ hlosses = []
    . F" L( X* r% l6 Nfor i in range(epochs):
    % w, Q/ y) c' Z5 I( U5 E; p  y_pred = (x*w+b)    # 预测6 \1 C' K: [+ S6 Y! }+ t! C
      y_pred.reshape(-1)
    $ ]6 I; m. z; ]: Q( p , }% {# Z. ^( z3 c; k
      loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 m6 }; l9 q( A. [
      losses.append(loss)
    6 ?# d4 Q+ M9 N* @+ H8 ~  2 [& U7 j  V7 N0 `. w; }
      loss.backward() # autograd
    " L% r: Y/ q) \/ @; C& }  with torch.no_grad():
    * c( D1 X# }0 b) @    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    ! E" P' w& X, I    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    ( `' I: Q0 ]8 b- l  w.grad.zero_()  : j% E" n# d& b6 c. o
      b.grad.zero_(). V  V5 p# I! w0 k7 w1 G  V

    9 ]. A% l% T  f6 G3 `print(w.item(),b.item()) #结果
    : l/ z; p. A; t$ r7 l
    ! d/ I2 G* s4 ]  YOutput: 27.26387596130371  0.4974517822265625
    , f6 Q; W6 n5 a4 Z8 D* `) p' @5 p----------------------------------------------2 E$ n8 g  I5 I8 p- ?- H$ G
    最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
    1 b7 _" e' Y1 F: J9 {8 d  ~& K, z: Q5 G) C高手们帮看看是神马原因?% ~6 H1 n$ I6 E, [9 a

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    发表于 2023-2-14 19:23:02 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑 . g) m! {: l- w" R1 }: W$ z7 B

    7 D* E7 [+ ]/ m. `没有用过pytorch,但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期?$ U- w' E% G+ z0 t
    -------0 D7 F# L* h" ]) q: ~
    不好意思,再看一遍,好像你在自算回归而不是用现成的工具直接出结果,上面的评论只有一点用,就是确认是不是算法有问题。
    # @# v1 C9 p  w0 K9 k0 {-------- \2 t5 D+ z+ J$ L
    算法诊断部分,建议把循环次数改为1000, 再看看loss是不是收敛。有点怀疑你循环次数不够,因为你起点是0, 步长很小。只是直观建议。

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     楼主| 发表于 2023-2-14 21:52:57 | 只看该作者
    老福 发表于 2023-2-14 19:23
    $ F! Z8 g1 O! \; j2 \: N: \没有用过pytorch,但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期?
      I4 I. o6 |' [" _! Y0 S-------
    7 B! A) |9 q' B% f不好意思, ...

    0 H5 P! |! j1 \* F3 |0 l! h: R谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    3 k3 Z/ \: N# ?- F我特意没有用现成的工具,就是想从最基本的地方深入理解一下。
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    发表于 2023-2-14 22:00:48 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑
    2 F+ v4 X8 ^$ w" @
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52
    ; U* |! q6 V' V谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    ' j7 P! _9 ]7 G6 J% o2 q' d  \我特意没有用现成的工具,就是想从最基本的地方深入理解 ...
    ' U0 h* G: q. L" R! M* r
    3 h  p, ?# v1 P7 s2 l" z3 G1 s' f
    刚才更新了一下,建议增加循环次数或调一下步长,查一下loss曲线。
    7 A8 K4 @& n8 p; J! t* ?' K% I4 D$ ]4 [. S7 ~1 m: x- N. w& i
    或者把b但的起点改为1试试。
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     楼主| 发表于 2023-2-15 00:25:26 | 只看该作者
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑   n8 r5 f' X8 o. |4 H
    老福 发表于 2023-2-14 22:00
      M& y5 n" D6 a4 p- O6 \" u7 S; f" a刚才更新了一下,建议增加循环次数或调一下步长,查一下loss曲线。- F4 X' \" }1 M5 a" B" Q
    # k4 P2 b0 a$ z4 c5 p4 h. M" ]# _( m3 e1 U
    或者把b但的起点改为1试试。 ...
    ( Z5 y1 [  d4 w( V8 ?; z- x

    $ g& n* e7 g& R你是对的。
    ' q1 A& |* M2 a+ g- x1 q; n去掉了随机部分
    ) D: {; j6 `+ W  p$ U9 D5 {' r/ n#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 R& s& g$ h: [: q
    y = (x*27+15).reshape(-1)
    & n$ f# q2 r" E! Z9 o7 p- O: ?5 t  v& z0 H
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了+ n$ f. w0 X; j; |2 y; r
    w , b
    8 n9 p/ [/ E1 z) T9 Y27.002620697021484 14.826167106628418
    6 a- }+ x" U4 |* z: o% M# ~  G/ i
    ) a8 c6 Z# s5 ^  ]' Z# j$ q2 m: F和 b 的起始位置无关,但 labeled data 用 y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) ,收敛就很慢。
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